Wissensbereich · KI-Grundbegriffe

KI-Grundbegriffe für den Mittelstand: Was wirklich zählt

Generative KI, Large Language Model, Prompt Engineering: Der KI-Fachjargon schüchtert ein. Dabei brauchen Unternehmen kein tiefes technisches Verständnis, um KI sinnvoll einzusetzen — sie brauchen die richtigen Konzepte auf Anwenderebene, um klug zu entscheiden.

KI verstehen auf Anwenderebene — nicht auf Ingenieurebene

Für den beruflichen Einsatz von KI-Tools braucht es kein Informatikstudium. Was Mitarbeitende und Führungskräfte wirklich brauchen: ein Grundverständnis dafür, was KI kann und was nicht, und die Fähigkeit, Aufgaben so zu formulieren, dass die KI sinnvolle Ergebnisse liefert. Zu viel technisches Detail lenkt ab vom Wesentlichen — dem produktiven Einsatz im Arbeitsalltag.

Auf einen Blick

  • Für wen: Alle Mitarbeitenden und Führungskräfte, die KI einsetzen oder einführen wollen
  • Ziel: Konzeptionelles Grundverständnis, das zum sicheren und kritischen Umgang mit KI befähigt
  • Basis für: Kompetenznachweis Art. 4 KI-VO
Zielgruppe
Alle Mitarbeitenden
Niveau
Anwenderebene
Relevanz
Art. 4 KI-VO
Fachgebiet
KI-Kompetenz

Die wichtigsten KI-Begriffe für Unternehmen

Generative KI

KI-Systeme, die auf Eingabe eigenständig Texte, Zusammenfassungen, Antworten oder Strukturen erzeugen. Grundlage für ChatGPT, Copilot, Claude und vergleichbare Anwendungen.

Prompt

Die Eingabe, die Sie dem KI-System geben: eine Frage, eine Aufgabe, eine Anweisung. Die Qualität des Prompts bestimmt direkt die Qualität der Ausgabe.

Prompt Engineering

Das systematische Formulieren von Prompts, um konsistent bessere Ausgaben zu erhalten. Kernkompetenz für den produktiven KI-Einsatz im Arbeitsalltag.

Large Language Model (LLM)

Das zugrundeliegende KI-Modell, das Text verarbeitet und generiert. ChatGPT, Copilot und Claude bauen auf LLMs auf — für den Einsatz müssen Sie das Modell nicht kennen.

KI-Assistent

Benutzeroberfläche und Anwendung, die auf einem LLM aufbaut. ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini und Claude sind KI-Assistenten, mit denen Mitarbeitende direkt arbeiten.

Halluzination

Wenn KI sachlich falsche Informationen mit Konfidenz ausgibt. Wichtigste Konsequenz: KI-Ausgaben immer fachlich prüfen — nie blind übernehmen.

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Was KI gut kann — und was nicht

KI ist stark bei: Texte aus Stichpunkten formulieren, Texte zusammenfassen, Struktur vorschlagen, E-Mails und Protokolle aufbereiten, Varianten eines Textes generieren, Übersetzungen erstellen.

KI ist schwach bei: Aktuelle Fakten abrufen (Trainingsstand hat ein Datum), zuverlässig rechnen, rechtliche oder medizinische Verantwortung übernehmen, kreative Originalität jenseits bekannter Muster.

Die wichtigste Verhaltensregel: KI-Ausgaben immer von Fachpersonal auf sachliche Richtigkeit prüfen lassen. Das ist kein Misstrauen gegenüber der Technologie, sondern professioneller Umgang damit — und Voraussetzung für die Erfüllung von Artikel 4 KI-VO.